Veri, bilgisayarların işleyebileceği bir forma dönüştürülmüş gerçekler (sayılar, kelimeler, ölçümler, gözlemler, vb.) topluluğudur. Hangi sektörde çalışırsanız çalışın, ya da ilgi alanlarınız ne olursa olsun, “verinin” dünyamızın yüzünü nasıl değiştirdiğine dair bir hikayeyle karşılaşacaksınız. Veri bir hastalığı iyileştirmeye, bir şirketin gelirini artırmaya, bir binayı daha verimli hale getirmeye veya görmeye devam ettiğiniz hedefli reklamlardan sorumlu olmaya yönelik bir çalışmanın parçası olabilir. Ancak bilgi işlem ve iş dünyasında (veri söz konusu olduğunda haberlerde okuduklarınızın çoğu özellikle de Büyük Veri ile ilgili ise) veriler, insanların okuyabileceğinin aksine, makine tarafından okunabilir olan bilgileri ifade eder.
İnsanlar ve Makineler
İnsan tarafından okunabilir veriler (yapılandırılmamış veriler olarak da bilinir), bir görüntü veya bir metin blogunun anlamı gibi yalnızca insanların yorumlayabileceği ve çalışabileceği bilgileri ifade eder. Bir kişinin onu yorumlaması gerekiyorsa, bu bilgi insan tarafından okunabilir.
Makine tarafından okunabilir veriler (veya yapılandırılmış veriler), bilgisayar programlarının işleyebileceği bilgileri ifade eder. Program, verileri işlemek için bir dizi talimattır. Veri alınması ve bu verilerin bir dizi programa uygulanması yazılımdır . Bir programın veriler hakkında talimatlar verebilmesi için, bu verilerin bir tür üniform yapıya sahip olması gerekir.
Örneğin, ABD Deniz Subayı Matthew Maury, yıllardır elle yazılmış eski nakliye günlüklerini (insan tarafından okunabilir) geniş bir koordinat rotası koleksiyonuna (makine tarafından okunabilir) dönüştürmüştür. Daha sonra ortalama Deniz yolculuğunu %33 oranında azaltmak için bu rotaları toplu olarak işledi.
Forbes makalelerinde ve McKinsey raporlarında yer alan yapılandırılmış veri türleri söz konusu olduğunda, çok dikkat çeken birkaç farklı tür vardır. Bu türler aşağıda yer almaktadır:
Kişisel Veri
Kişisel veri, kimliği belirli veya belirlenebilir gerçek kişiye ilişkin her türlü bilgiyi ifade eder yani kişinin belirlenmesini sağlayan tüm halleri kapsar. İsim, telefon numarası, motorlu taşıt plakası, sosyal güvenlik numarası, pasaport numarası, özgeçmiş, resim, görüntü ve ses kayıtları, parmak izleri, genetik bilgiler gibi veriler dolaylı da olsa kişiyi belirlenebilir kılabilme özellikleri nedeniyle kişisel verilerdir. Pek çok farklı şirket kişisel verilerinizi (özellikle sosyal medya siteleri) toplar, e-posta adresinizi veya kredi kartı bilgilerinizi genel olarak kişisel verilerinize vermek zorunda kalırsınız.
Şirketler genellikle bu verileri, kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için kullanırlar. Örneğin Facebook, kişisel bilgilerinizi, sizin gibi başkalarının beğenisine göre görmek isteyebileceğiniz içerikleri önermek için kullanır. Buna ek olarak, kişisel veriler toplanır ve daha sonra çoğunlukla reklam ve rekabetçi araştırma amacıyla diğer şirketlere satılır. Daha önce hiç duymadığınız şirketlerden hedefli reklamlar ve içerik almanın yollarından biri de budur.
İşlem Verileri
Veri işleme (işlem verisi) genellikle anlamlı bilgiler üretmek için veri öğelerinin toplanması ve manipüle edilmesidir. Örneğin işlem verisi ile; bir reklama tıklayabilir, satın alma yapabilir, belirli bir web sayfasını ziyaret edebilirsiniz vb.
Ziyaret ettiğiniz hemen hemen her web sitesi Google Analytics, başka bir 3. taraf sistemi veya kendi dahili veri yakalama sistemi aracılığıyla bir tür işlem verilerini toplar. İşlem verileri işletmeler için inanılmaz derecede önemlidir, çünkü değişkenliği ortaya koymalarına ve işlemlerini en yüksek kalitede sonuçlar için optimize etmelerine yardımcı olur. Büyük miktarda veriyi inceleyerek gizli kalıpları ve korelasyonları ortaya çıkarmak mümkündür. Bu modeller rekabetçi avantajlar yaratabilir ve daha etkili pazarlama ve artan gelir gibi iş avantajlarına olanak sağlayabilir.
Web Verileri;
Web verileri, ister araştırma amaçlı isterse başka türlü çalışsın, internetten çekebileceğiniz her türlü veriyi ifade eden toplu bir terim olup web’de herkese açık olan geniş kapsamlı bir veri türüdür. Bunlar, rakiplerinizin ne sattığı, yayınlanan hükümet verileri, futbol skorları vb. veriler olabilir. Bu verilerin incelenmesi, özellikle yönetime iyi iletildiğinde çok bilgilendirici olabilir. Web verileri önemlidir, çünkü işletmelerin kendileri tarafından oluşturulmayan bilgilere erişebilmelerinin başlıca yollarından biridir. Kaliteli iş modelleri oluştururken ve önemli BI kararları alırken, işletmeler kuruluş içinde veya dışında ve daha geniş pazarda neler olduğu hakkında bilgiye ihtiyaç duyarlar. Web verileri rakipleri izlemek, potansiyel müşterileri izlemek, kanal ortaklarını takip etmek, potansiyel müşteriler oluşturmak, uygulamalar oluşturmak ve çok daha fazlasını yapmak için kullanılabilir. Yapılandırılmamış verileri yapılandırılmış verilere dönüştüren teknoloji geliştikçe, web verilerinin kullanım alanları hala keşfedilmektedir. Web verilerini toplamak için web scrapers’lara ihtiyaç duyulur. En basit ifadeyle, web scrapers bazen web hasadı olarak adlandırılır ve web sitelerinden veri çıkarma işlemidir. Web scrapers, web üzerinde genel verilerin toplanmasını otomatikleştirir. Veriyi çıkardıktan ve sakladıktan sonra, çeşitli şekillerde kullanılabilir. Örneğin, iletişim bilgilerini bulmak veya web’deki fiyatları karşılaştırmak gibi.
Sensör Verileri
Sensör verileri nesneler tarafından üretilir ve genellikle “Nesnelerin İnterneti” olarak adlandırılır. Akıllı saatinizden kalp atış hızınızı ölçen, hava durumunu ölçen harici sensörlere sahip bir binaya kadar her şeyi kapsar.
Şimdiye kadar, sensör verileri çoğunlukla süreçlerin optimize edilmesine yardımcı olmak için kullanılmıştır. Örneğin AirAsia, işletme maliyetlerini düşürmek ve uçak kullanımını artırmak için GE sensörleri ve teknolojisini kullanarak 30-50 milyon dolar tasarruf etti. Sensörler etraflarında neler olduğunu ölçerek, makineler üretkenliği artırmak ve bakım ihtiyacı olduğunda insanları uyarmak için akıllı değişiklikler yapabilir.
Veriler ne zaman Büyük Veri olur?
Teknik olarak yukarıdaki tüm veri türleri büyük verilere katkıda bulunur. Verileri “büyük” yapan resmi bir boyut yoktur. Büyük veri, artan miktarı ve şu anda veri toplamanın bir parçası olarak toplanmakta olan çeşitli veri türlerini temsil eder. Dünyadaki bilgiler dijitalleştikçe ve gittikçe daha fazla çevrim içi olduğunda, analistler bunu veri olarak kullanmaya başlayabilir. Sosyal medya, çevrim içi kitaplar, müzik, videolar ve artan sensör miktarı gibi şeylerin hepsi, analiz için kullanılabilir hale gelen veri miktarındaki şaşırtıcı artışa katkıda bulunur. Büyük verileri daha önce analiz ettiğimiz “düzenli verilerden” ayıran şey; toplamak, saklamak ve analiz etmek için kullandığımız araçların boyut ve karmaşıklıktaki artışı karşılamak için değişmesi gerektiğidir.
Artık piyasadaki en yeni araçlarla örneklemeye güvenmemiz gerekmiyor. Bunun yerine, veri kümelerini bütünüyle işleyebilir ve çevremizdeki dünyanın çok daha eksiksiz bir resmini elde edebiliriz.
Veri Toplamanın Önemi
Veri toplandıktan sonra, tüm bu bilgilerin kullanılmadan önce birileri tarafından işlenmesi, araştırılması ve yorumlanması gerekir. Ne tür verilerden bahsediyor olursanız olun, bu verileri yorumlamak veri bilimcisinin işidir. Günümüzde veri bilimciliği en çok aranan mesleklerden biri haline gelmiştir. Bir veri bilimcisi olabilmek için bilgisayar bilimi, modelleme, istatistik, analitik ve matematik alanlarında sağlam bir temele ihtiyaç vardır. Veri bilimcilerini geleneksel iş unvanlarından ayıran şey; iş süreçlerinin anlaması, kalite bulgularını kontrolü, iş yönetimi ve bilişim sektörüne ait şirketlerin sorunlarına çözüm bulmasıdır.